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基于鄰域最小生成樹的半監督極化SAR圖像分類方法

滑文強; 王爽; 郭巖河; 謝雯 西安郵電大學計算機學院; 西安710121; 西安郵電大學陜西省網絡數據分析與智能處理重點實驗室; 西安710121; 智能感知與圖像理解教育部重點實驗室國際智能感知與計算聯合研究中心西安電子科技大學; 西安710071

關鍵詞:極化sar圖像 地物分類 半監督 最小生成樹 

摘要:該文針對極化SAR圖像分類中只有少量標記樣本的問題,提出了一種基于鄰域最小生成樹的半監督極化SAR圖像分類方法。該方法針對極化SAR圖像以像素為分類對象的特點,結合自訓練方法的思想,利用極化SAR圖像像素點的空間信息,提出了基于鄰域最小生成樹輔助學習的樣本選擇策略,增加自訓練過程中被選擇無標記樣本的可靠性,擴充標記樣本數量,訓練更好的分類器。最終用訓練好的分類器對極化SAR圖像進行測試。對3組真實的極化SAR圖像進行測試,實驗結果表明,該方法在只有少量標記樣本的情況下能獲得滿意的分類結果,且分類正確率明顯優于傳統的分類算法。

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